本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# Item-Attribute-Affinity 食谱
<a name="item-attribute-affinity-recipe"></a>

Item-Attribute-Affinity (aws-item-attribute-affinity) 食谱是一个 USER\$1SEGMENTATION 食谱，可为您指定的每个物品属性创建一个用户细分（用户组）。Amazon Personalize 预测这些用户最有可能与物品特定属性交互。使用 Item-Attribute-Affinity 进一步了解您的用户，并根据他们各自的用户细分执行操作。

例如，您可能想根据用户对目录中鞋子类型的偏好为零售应用程序创建市场活动。Item-Attribute-Affinity 将根据交互和物品数据集中的数据为每个类型的鞋子创建一个用户细分。您可以使用此类细分，根据不同的用户细分执行操作（例如，单击鞋子或购买鞋子）的可能性向这些细分推广不同的鞋子。其他用途可能包括向不同的用户推广不同的电影类型，或者根据工作类型识别潜在的求职者。

 要根据物品属性获取用户细分，您需使用 Item-Attribute-Affinity 食谱创建解决方案和解决方案版本，然后将 JSON 格式的物品属性列表添加到 Amazon S3 存储桶并创建[批量细分作业](creating-batch-seg-job.md)。Amazon Personalize 将每件物品的用户细分输出到您在 Amazon S3 中的输出位置。您的输入数据最多可以有 10 个查询，其中每个查询都是一个或多个物品属性。有关为批量细分作业准备输入数据的信息，请参阅[为批量建议准备输入数据](batch-data-upload.md)。

您必须拥有物品交互数据集和物品数据集才能使用 Item-Attribute-Affinity。您的物品数据集必须至少有一列是非文本、非保留的元数据列。您可以使用批量细分作业来获取用户细分。有关更多信息，请参阅 [使用自定义资源获取批量用户细分](getting-user-segments.md)。

创建解决方案版本后，确保您的解决方案版本和数据为最新状态。使用 Item-Attribute-Affinity 时，您必须创建新的解决方案版本，以便 Amazon Personalize 将新用户纳入用户细分，并更新模型以反映用户的最新行为。要获取物品属性的用户细分，物品属性必须在您创建解决方案版本时存在。

Item-Attribute-Affinity 食谱具有以下属性：
+  **名称** – `aws-item-attribute-affinity`
+  **食谱 Amazon 资源名称 (ARN)** - `arn:aws:personalize:::recipe/aws-item-attribute-affinity`
+  **算法 ARN** - `arn:aws:personalize:::algorithm/aws-item-attribute-affinity`
+  **特征转换 ARN** - `arn:aws:personalize:::feature-transformation/item-attribute-affinity`
+  **食谱类型** - `USER_SEGMENTATION`

下表描述 Item-Attribute-Affinity 食谱的超参数。*超参数* 是一个算法参数，您可以调整该参数以提高模型性能。算法超参数控制模型的执行方式。您不能在 Item-Attribute-Affinity 食谱中使用超参数优化 (HPO)。

该表还为每个超参数提供以下信息：
+ **范围**：[上界, 下界]
+ **值类型**：Integer、Continuous（浮点数）、Categorical（布尔值、列表、字符串）


| 名称 | 描述 | 
| --- | --- | 
| 算法超参数 | 
| hidden\$1dimension |  模型中使用的隐藏变量的数量。*隐藏变量* 重新创建用户的购买历史记录和物品统计数据来生成排名分数。当交互数据集包含更复杂的模式时，请指定更多数量的隐藏维度。使用更多隐藏维度需要更大的数据集和更多的处理时间。 默认值：149 范围：[32, 256] 值类型：整数  |